Türkçe English Ders İçerik Rapor
Ders Öğretim Planı
EĞİTİM ARAŞTIRMALARINDA İLERİ ANALİZ TEKNİKLERİ
1 Dersin Adı: EĞİTİM ARAŞTIRMALARINDA İLERİ ANALİZ TEKNİKLERİ
2 Dersin Kodu: OKU6120
3 Dersin Türü: Seçmeli
4 Dersin Seviyesi: Doktora
5 Dersin Verildiği Yıl: 1
6 Dersin Verildiği Yarıyıl: 2
7 Dersin AKTS Kredisi: 4
8 Teorik Ders Saati (saat/hafta): 2
9 Uygulama Ders Saati (saat/hafta): 0
10 Laboratuar Ders Saati (saat/hafta): 0
11 Dersin Önkoşulu Yok
12 Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar Yok
13 Dersin Dili: Türkçe
14 Dersin Veriliş Şekli Yüz yüze
15 Dersin Koordinatörü: Doç. Dr. MERAL TANER DERMAN
16 Dersi Veren Diğer Öğretim Elemanları: -
17 Ders Koordinatörünün İletişim Bilgileri: Dr. Öğr. Üyesi Meral TANER DERMAN
mtaner@uludag.edu.tr
0224 2942184
Adres: Bursa Uludağ Üniversitesi Eğitim Fakültesi Temel Eğitim Bölümü Görükle Yerleşkesi
Nilüfer / Bursa
18 Dersin Web Adresi:
19 Dersin Amacı Dersin amacı, ileri düzey nicel araştırma tekniklerinin uygulanmasını göstermektir.
20 Dersin Mesleki Gelişime Katkısı: Bu dersi alan öğrenciler SPSS ve AMOS gibi istatistik programlarını kullanarak ileri düzey nicel veri analiz tekniklerini uygulayabileceklerdir.
21 Ders Öğrenme Kazanımları
1 İstatistiksel analize yönelik bilgisayar programları hakkında bilgi sahibi olabilme;
2 Uygun veri toplama yöntemini kullanarak toplanan verileri düzenleyebilme;
3 Parametrik ve parametrik olmayan testleri tanıyabilme;
4 Verileri uygun ileri istatistiksel analizleri kullanarak test edebilme;
5 Veri analizi sonucunda elde edilen değerleri tablo haline getirebilme;
6 Veri analizi sonucunda elde edilen değerleri yorumlayabilme;
7 Analiz sonuçlarını uygun bir şekilde raporlaştırabilme;
22 Dersin İçeriği
Hafta Teori Uygulama
1 Parametrik ve parametrik olmayan testler
2 Aykırı-Uç Değer Analizi, Veri madenciliği
3 Açımlayıcı faktör analizi ve doğrulayıcı faktör analizi
4 Yapısal eşitlik modellemesi
5 Lojistik Regresyon Analizi
6 Hiyerarşik Regresyon Analizi
7 Çoklu Regresyon Analizi
8 Çoklu Regresyon Analizi (Model Hataları & Dummy Kodlama)
9 Tek-Yönlü Çoklu Varyans Analizi (MANOVA)
10 Faktöryel MANOVA
11 Çoklu Kovaryans Analizi (MANCOVA)
12 SPSS ile Parametrik Olmayan Güvenirlik Analizleri (Uyum Katsayıları)
13 Diskriminant Analizi
14 Örnek tez ve makalelerin incelenmesi
23 Ders Kitabı, Referanslar ve/veya Diğer Kaynaklar: Can, A. (2017). SPSS ile Bilimsel Araştırma Sürecinde Nicel Veri Analizi, 5. Baskı, Ankara: Pegem Akademi.
Gürsakal, S. (2019). Sosyal Bilimlerde SPSS Uygulamalı Çok Değişkenli İstatiksel Analiz Teknikleri, Bursa: Dora Yayıncılık.
Karagöz, Y. (2019). SPSS 23 ve AMOS 23 Uygulamalı İstatistiksel Analizler, Ankara: Nobel Yayıncılık.
Pektaş, A. O. (2013). SPSS ile Veri Madenciliği, İstanbul: Dikeyeksen Yayıncılık.
24 Değerlendirme
YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARI SAYISI KATKI YÜZDESİ
Ara Sınav 0 0
Kısa Sınav 0 0
Ödev 1 40
Yıl sonu Sınavı 1 60
Toplam 2 100
Yıl içi çalışmalarının Başarıya Oranı 40
Finalin BAşarıya Oranı 60
Toplam 100
Derste Kullanılan Ölçme ve Değerlendirme Yaklaşımları Ödev ve dönem sonu sınavı
Açıklama Ders kazanımlarına uygun olarak hazırlanacak ödev ve dönem sonu sınavı yapılacaktır.
25 AKTS / İŞ YÜKÜ TABLOSU
Etkinlik SAYISI Süresi [Saat] Toplam İş Yükü [Saat]
Teorik Dersler 14 2 28
Uygulamalı Dersler 0 0 0
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi (Ön çalışma, pekiştirme) 14 6 84
Ödevler 1 7 7
Projeler 0 0 0
Arazi Çalışmaları 0 0 0
Arasınavlar 0 0 0
Diğer 0 0 0
Yarıyıl Sonu Sınavları 1 1 1
Toplam İş Yükü 120
Toplam İş Yükü / 30 saat 4
Dersin AKTS Kredisi 4
26 PROGRAM YETERLİLİKLERİ İLE DERS ÖĞRENİN KAZANIMLARI İLİŞKİSİ TABLOSU
PY1 PY2 PY3 PY4 PY5 PY6 PY7
OK1 5 1 1 1 1 1 1
OK2 5 5 1 1 1 1 1
OK3 5 5 1 1 1 1 1
OK4 1 5 1 1 1 1 1
OK5 1 5 1 5 1 1 1
OK6 1 1 5 5 5 1 1
OK7 1 5 1 5 1 1 1
ÖK: Öğrenme Kazanımları PY: Program yeterlilikleri
Katkı Düzeyi: 1 Çok Düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 Çok Yüksek
Bologna İletişim
Mail : bologna@uludag.edu.tr
Tasarım & Kodlama
Bilgi İşlem Daire Başkanlığı © 2015
otomasyon@uludag.edu.tr